https://github.com/Visualize-ML
1.1 什么是函数？
函数是一段可重复使用的代码，用于执行特定任务。
内置函数：如
print()、len()等。自定义函数：由用户定义的函数。
Lambda函数：匿名函数，通过
lambda关键字定义。生成器函数：使用
yield关键字生成迭代器。方法：与对象关联的函数，如字符串的方法。
1.2 为什么需要自定义函数？
提高代码复用性、模块化和组织性。
抽象和封装复杂问题，使代码结构和逻辑更清晰。
通过函数，避免重复编写相同代码，将大型任务分解为小型函数。
2. 函数定义与使用
2.1 定义无输入、无返回的函数
def say_hello():print("Hello!")say_hello()
2.2 定义有输入、有返回的函数
def add_numbers(a, b):return a + bsum = add_numbers(3, 5)print(sum) # 输出: 8
2.3 设置默认参数
def greet(name, greeting='Hello'):print(f"{greeting}, {name}!")greet('James') # 输出: "Hello, James!"greet('James', 'Good morning') # 输出: "Good morning, James!"
3. 变量作用域
3.1 全局变量与局部变量
global_x = 8def my_function(local_x):global_x = 88print("local_x:", local_x) # 局部变量print("global_x:", global_x) # 局部变量my_function(38)print("global_x:", global_x) # 全局变量
3.2 使用global关键字
global_x = 8def my_function(local_x):global global_xglobal_x = 88print("local_x:", local_x) # 局部变量print("global_x:", global_x) # 全局变量my_function(38)print("global_x:", global_x) # 全局变量
4. 函数内部错误处理
4.1 使用raise语句
def matrix_multiplication(A, B):if len(A[0]) != len(B):raise ValueError("Error: check matrix sizes")# 矩阵乘法逻辑A = [[1], [2], [3], [4]]B = [[1, 2, 3]]matrix_multiplication(A, B) # 抛出错误
4.2 使用assert语句
def divide(a, b):assert b != 0, "除数不能为零"return a / bresult = divide(10, 0) # 引发AssertionError
5. 函数文档与帮助
5.1 编写函数的帮助文档
def inner_prod(a, b):"""计算两个向量的内积输入：a：向量，类型为数据列表b：向量，类型为数据列表输出：c：标量"""if len(a) != len(b):raise ValueError("Error: check a/b lengths")dot_product = sum(a[i] * b[i] for i in range(len(a)))return dot_producthelp(inner_prod)print(inner_prod.__doc__)
6. 更多自定义函数
6.1 生成全0矩阵
def create_zeros_matrix(rows, cols):return [[0] * cols for _ in range(rows)]print(create_zeros_matrix(3, 4))
6.2 生成单位矩阵
def identity_matrix(size):matrix = []for i in range(size):row = [0] * sizerow[i] = 1matrix.append(row)return matrixprint(identity_matrix(4))
6.3 提取矩阵对角线元素
def extract_main_diagonal(matrix):return [matrix[i][i] for i in range(min(len(matrix), len(matrix[0])))]matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]print(extract_main_diagonal(matrix))
7. 递归函数
7.1 计算阶乘
def factorial(n):if n == 0 or n == 1:return 1else:return n * factorial(n - 1)for i in range(10):print(f'{i}! = {factorial(i)}')
7.2 生成斐波那契数列
def fibonacci(n):if n <= 1:return nelse:return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)for i in range(10):print(fibonacci(i))
8. 参数类型
8.1 位置参数与关键字参数
def complex_example():# 位置参数print(complex(4, 3)) # (4+3j)print(complex(3, 4)) # (3+4j)# 关键字参数print(complex(real=3, imag=4)) # (3+4j)print(complex(imag=4, real=3)) # (3+4j)complex_example()
